matlab调用函数出nan,求助:Matlab的fmincon函数出现RCOND = NaN

article/2025/8/17 7:04:11

输出为:

Max     Line search  Directional  First-order

Iter F-count        f(x)   constraint   steplength   derivative   optimality Procedure

0     14    -0.892004          Inf                                         Infeasible start point

Warning: Matrix is singular, close to singular or badly scaled.

Results may be inaccurate. RCOND = NaN.  %此处为第一步迭代就出错,后面就未迭代,导致x的值没有更新%> In optim\private\qpsub>eqnsolv at 985

In optim\private\qpsub at 177

In optim\private\nlconst at 711

In fmincon at 560

In lym5 at 17

Warning: Matrix is singular, close to singular or badly scaled.

Results may be inaccurate. RCOND = NaN.

> In compdir at 29

In optim\private\qpsub at 343

In optim\private\nlconst at 711

In fmincon at 560

In lym5 at 17

Warning: Matrix is singular, close to singular or badly scaled.

Results may be inaccurate. RCOND = NaN.

> In compdir at 29

In optim\private\qpsub at 343

In optim\private\nlconst at 711

In fmincon at 560

In lym5 at 17

Warning: Rank deficient, rank = 5,  tol =   2.8866e-015.

> In optim\private\qpsub at 581

In optim\private\nlconst at 711

In fmincon at 560

In lym5 at 17

1     27    -0.892004          Inf            2          NaN          Inf

Warning: Matrix is singular, close to singular or badly scaled.

Results may be inaccurate. RCOND = NaN.

> In optim\private\qpsub>eqnsolv at 985

In optim\private\qpsub at 177

In optim\private\nlconst at 711

In fmincon at 560

In lym5 at 17

Warning: Matrix is singular, close to singular or badly scaled.

Results may be inaccurate. RCOND = NaN.

> In compdir at 29

In optim\private\qpsub at 343

In optim\private\nlconst at 711

In fmincon at 560

In lym5 at 17

Warning: Matrix is singular, close to singular or badly scaled.

Results may be inaccurate. RCOND = NaN.

> In compdir at 29

In optim\private\qpsub at 343

In optim\private\nlconst at 711

In fmincon at 560

In lym5 at 17

Warning: Rank deficient, rank = 5,  tol =   2.8866e-015.

> In optim\private\qpsub at 581

In optim\private\nlconst at 711

In fmincon at 560

In lym5 at 17

2     40    -0.892004          Inf            2          NaN          Inf  Hessian not updated

。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。(省略)

75    989    -0.892004          Inf            2          NaN          Inf  Hessian not updated

Warning: Matrix is singular, close to singular or badly scaled.

Results may be inaccurate. RCOND = NaN.

> In optim\private\qpsub>eqnsolv at 985

In optim\private\qpsub at 177

In optim\private\nlconst at 711

In fmincon at 560

In lym5 at 17

Warning: Matrix is singular, close to singular or badly scaled.

Results may be inaccurate. RCOND = NaN.

> In compdir at 29

In optim\private\qpsub at 343

In optim\private\nlconst at 711

In fmincon at 560

In lym5 at 17

Warning: Matrix is singular, close to singular or badly scaled.

Results may be inaccurate. RCOND = NaN.

> In compdir at 29

In optim\private\qpsub at 343

In optim\private\nlconst at 711

In fmincon at 560

In lym5 at 17

Warning: Rank deficient, rank = 5,  tol =   2.8866e-015.

> In optim\private\qpsub at 581

In optim\private\nlconst at 711

In fmincon at 560

In lym5 at 17

76   1002    -0.892004          Inf            2          NaN          Inf  Hessian not updated

Maximum number of function evaluations exceeded;

increase OPTIONS.MaxFunEvals.

x =

1.0e+003 *

1.1030

0.0047

0.0145

0.0042

0.0041

0.8930

0.7430

0.4050

0.8930

1.2030

1.0000

0.9000

0.5080

fval =

-0.8920

exitflag =

0

output =

iterations: 76

funcCount: 1002

lssteplength: 2

stepsize: NaN

algorithm: 'medium-scale: SQP, Quasi-Newton, line-search'

firstorderopt: Inf

message: [1x79 char]

lambda =

lower: [13x1 double]

upper: [13x1 double]

eqlin: [0x1 double]

eqnonlin: [9x1 double]

ineqlin: [13x1 double]

ineqnonlin: [9x1 double]

gard =

-0.0018

0.0049

0.0188

-0.0085

-0.0057

0

0

0

0

0

0

0

0

hessian =

1     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0

0     1     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0

0     0     1     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0

0     0     0     1     0     0     0     0     0     0     0     0     0

0     0     0     0     1     0     0     0     0     0     0     0     0

0     0     0     0     0     1     0     0     0     0     0     0     0

0     0     0     0     0     0     1     0     0     0     0     0     0

0     0     0     0     0     0     0     1     0     0     0     0     0

0     0     0     0     0     0     0     0     1     0     0     0     0

0     0     0     0     0     0     0     0     0     1     0     0     0

0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     1     0     0

0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     1     0

0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     1

求求给位大侠帮忙看下,主要是第一步迭代就出错,导致输出的x的值等于初值

毕业设计马上要交了。。

[本帖最后由 平凡佃农 于 2009-5-25 22:40 编辑]

f5c3d56501a3d0261ce0cb81cbf824a7.gif

2009-5-25 22:29 上传

点击文件名下载附件

959 Bytes, 下载次数: 331

目标函数

f5c3d56501a3d0261ce0cb81cbf824a7.gif

2009-5-25 22:29 上传

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9.08 KB, 下载次数: 30

约束函数

f5c3d56501a3d0261ce0cb81cbf824a7.gif

2009-5-25 22:29 上传

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712 Bytes, 下载次数: 27

命令窗口输入


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